Project: Structured Data Extraction from PDFs
Invoices, contracts, forms — structured extraction with Claude vision + tool use. Accuracy metrics and audit trail.
Şükrü Yusuf KAYA
13 min read
Advanced
Extraction Pipeline
PDF → preprocess → split per page → extract per page (vision + schema) → merge & deduplicate → validate (regex, totals reconcile) → human review on low-confidence → downstream system (ERP, DB, ETL)
json
{ "invoice": { "number": "INV-2026-00123", "issue_date": "2026-04-30", "currency": "USD", "total": 1290.00, "vat": 232.20, "items": [ {"sku":"A-12","qty":2,"unit_price":495.00,"line_total":990.00} ] }, "supplier": {"name":"...", "tax_id":"..."}, "buyer": {"name":"...", "tax_id":"..."}, "extraction_metadata": { "model":"claude-sonnet-4-6", "page_count": 3, "confidence": 0.94 }}Hedef şema — confidence ile birlikte audit trail.
Boşluk doldur · text
Extraction pipeline'ı son aşamasında sonuçlar bir downstream _____ sistemine akıtılır. Confidence _____ altındaysa insan review tetiklenir. Validation aşamasında toplamların _____ kontrolü yapılır.Quiz
Bu modülü değerlendirme zamanı
Buraya kadar öğrendiklerini quiz ile pekiştir. Süreli, puanlı ve geri bildirimli bir değerlendirmedir.
Quiz'e başlaFrequently Asked Questions
For most workloads yes. For very high volume (millions of pages/day), a dedicated OCR + Claude post-processing remains more economical.
Yorumlar & Soru-Cevap
(0)Yorum yazmak için giriş yap.
Yorumlar yükleniyor...